[发明专利]一种批量二维码定位方法、装置、电子设备及存储介质在审
| 申请号： | 201910666539.3 | 申请日： | 2019-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN110399760A | 公开（公告）日： | 2019-11-01 |
| 发明（设计）人： | 叶武剑;李高哲;刘怡俊;陈杰;黄飞扬;潘锡晴 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06K7/14 | 分类号： | G06K7/14;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 郄晨芳 |
| 地址： | 510060 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请所提供的一种批量二维码定位方法，包括：获取包含至少两个二维码的场景图像；将场景图像输入预设的深度卷积神经网络模型，输出各个二维码的坐标；其中，深度卷积神经网络模型为利用MobileNet‑SSD网络进行模型训练得到的模型。该方法先是获取包含至少两个二维码的场景图像，再将场景图像输入预设的深度卷积神经网络模型，输出各个二维码的坐标。其中，深度卷积神经网络模型为利用MobileNet‑SSD网络进行模型训练得到的模型。可见，该方法能够实现在各种应用场景中批量二维码定位。本申请还提供一种批量二维码定位装置、电子设备及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。 | ||
| 搜索关键词： | 二维码 卷积神经网络 场景图像 电子设备 模型训练 预设 计算机可读存储介质 存储介质 定位装置 应用场景 输出 申请 网络 | ||
【主权项】：
1.一种批量二维码定位方法，其特征在于，包括：获取包含至少两个二维码的场景图像；将所述场景图像输入预设的深度卷积神经网络模型，输出各个所述二维码的坐标；其中，所述深度卷积神经网络模型为利用MobileNet‑SSD网络进行模型训练得到的模型。
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